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第438章 真是一家恐怖的公司。。&熟悉的无力感

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  真是一家恐怖的公司。。

  与此同时。

  京城。

  美团总部。

  会议室中。

  桌子上摆着几份外卖,散发着诱人的香气。

  然而,谁都没有吃饭的兴致。

  再次选了家早餐店,点了两份小笼包,看着订单页面中,显示的实时地图,以及“预计送达时间”,王星心头异常沉重。

  太强了。。

  强得令人发指。。

  事实上,早在上个月,他们便得知,极光正在大规模签约商户,为外卖业务做准备。

  经过多轮紧急会议,他们也启动了外卖版块的开发工作,目前已经进入收尾阶段。

  但在体验过“悠米外卖”之后,众人心头,还是不由浮现出一抹熟悉的无力感。

  跟悠米外卖相对比,他们开发的外卖版块,简直就是一坨。。

  举两个最简单的例子。

  “外卖骑手实时位置显示”和“动态送达时间预测”。

  这两项功能,看似简单,实则技术含量极高。

  前者需深度整合高德地图,获取其矢量地图数据。

  并通过骑手端APP调用手机GPS,获取位置数据,结合高德地图的基站定位,以“多源定位融合算法”,实现5~10米级精度。

  而后通过极光云的边缘计算节点,在骑手端对原始定位进行预处理,减少无效数据传输。

  再通过数据压缩协议,将单次定位数据,压缩至100字节以内,从而实现每10~15秒,上传一次位置。

  原理其实并不复杂,但其中所涉及到的,几乎全都是基础技术。

  “基础”,意味着无法取巧,只能需要耗费大量时间、精力攻关。

  即便他们攻破了相关技术,还有很关键的一点。

  只有极光旗下的应用,能够获取高德地图最精准的矢量地图数据,道路分辨率达0.5米。

  其他互联网企业,仅能获得其通用API,数据精度至少差出两级。。

  而“动态送达时间预测”功能,同样不简单。

  需采集商家端的菜品制作时间,骑手端的配送速度、历史耗时,并结合地图数据,构建一套“时空网格预测模型”,以实现分钟级精准预测。

  目前,会议室内众人,已经通过悠米外卖,下了十几单,误差都在±5分钟以内。

  与之相比,美团的外卖版块,目前仅有订单提交、支付、商家接单确认、配送状态更新四个环节。

  用户在APP上,无法获取骑手的实时位置信息,仅能看到订单的阶段性状态。

  如“商家已接单”、“骑手已取餐”、“配送中”、“已送达”等。

  送达时间,也无法做到悠米外卖那样,可以根据骑手位置、交通状况等信息动态调整。

  仅能根据商家出餐时间、配送距离等基础信息,进行人工或半人工估算,给出一个大致的模糊区间。

  如若遇到交通拥堵,或商家出餐延迟,无法实时修正。

  这两项功能,看似平平无奇,但其实相当关键,可大幅提升用户体验!

  很简单的道理。

  用户通常都是饿了才会点外卖。

  而人在饥饿时,神经感知会呈现指数级敏感,更容易向焦虑、暴躁倾泻。

  此时,消息的不确定性,会被成倍放大。

  而悠米外卖给出的,恰恰是“确定性”消息,可以很好的降低用户的焦虑感。

  与之相比,美团的外卖版块,用户只能看到一个“配送中”,外加一个模糊的时间区间。

  这种感觉,就跟你开好房间,洗干抹净,五仰八叉躺在大床上,等着说是“半小时到”的女友一样。

  简直抓心挠肺!

  因为是真的饿啊!

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